有將近33%的專案還沒開始運作，就是錯的?

話說有一群工作團隊很努力…很努力的工作，有一天他們突然覺得肚子好餓，於是，大家商量想要一起到基隆廟口吃宵夜，大家很高興的坐上車子，接著，開著車從台北往新竹的方向前進，走著、走著…奇怪，怎麼還沒有到目的地，大家心想可能是因為沒去過，所以不熟，沒關係，我們再繼續往台中的方向前進，過了一段時間，還是沒到目的地。

此時，有些人覺得受不了便選擇下車放棄，但還是有一些人很有恆心，因此，他們再繼續開車往高雄、屏東的方向前進，當他們到了屏東並且看到海邊的同時，心想，聽說基隆廟口很接近海邊，離目標應該已經很近了，只是到底是在海的這一頭還是另外一頭實在不是很清楚，此時，又有一些人選擇放棄，但還是有一些人則改坐船繼續往目標前進…或許如果有人繼續堅持繞了地球一圈後，最終還是可以到基隆廟口吃到宵夜，但這也太辛苦了吧～

看到這裡，我相信你一定會覺得這個故事太誇張了，怎麼會有人從一開始便朝著錯誤的方向前進呢？然後，根據統計，企業在實際運作專案時，有將近33%的專案在還沒有開始運作時其方向、目標以及做事的方式便是完全錯誤，因此從一開始便註定失敗，另外還有50%的專案在運作的過程中不斷的大幅改變，只有17%的專案其目標以及執行的過程是朝正確的方向前進的。

這種情形就像我對這篇文章所下的標題一樣：從一開始，基本上目標便是又聾又啞，想要再簡單的吃上宵夜，便成了一個艱鉅的工程。

在過去與現在，我會時常到企業進行專案管理的內訓與輔導，也會自己開辦一些公開的實務專案管理課程，當我們說明目標設定並進行Workshop的演練時，有趣的事，並沒有太多的人會思考『目標後的目標』以及『目標前的目標』，所謂的『目標後的目標』指的是我們目前要完成的專案其背後的目的是為了什麼，而『目標前的目標』，則指的是為了達到這個目標，得先具備哪些條件後才能達成，以下列出規劃專案目標需注意的流程，並提供給大家參考。

接著，我再針對『目標後的目標』以及『目標前的目標』進行更詳細的說明，我們先從『目標後的目標』舉一個建廠的例子：很多人會這麼思考：目標不就是在何時完成建廠的工作？目的不就是為了增加公司的產能並增加營收，看來似乎沒錯，只是，很少人會思考『目標後的目標』也就是：增加公司多少產能？如果未來的產能要到這樣的規模，動線應該怎麼設計？如何在一開始的設計便確保產能可以達到原先預期的結果…，我相信如果你曾經接觸過建廠的專案或許你本來便清楚應該要注意這些，只是我發覺一些沒接觸過建廠案的專案經理，其思考十分單純，建廠就是建廠，就是把工廠建好…但然後呢？

台灣曾經報導過不少蚊子館的故事，公共施設建設完畢後卻沒人買單更沒人想要使用，於是，只能用來養蚊子，這樣的情形就好比成功的把設施建設完畢了，但然後呢？….你認為這是成功的專案嗎？

接著，我們再分享『目標前的目標』，用詞同樣也很容易理解，達到最終的目標，得先具備哪些條件。我再換另外一個例子：企業導入專案管理，我記得前一陣子有一家企業打電話過來詢問想要導入專案管理，其『目標後的目標』便希望高階主管們只需透過瀏覽器或手機便可以輕鬆掌握專案運作狀況，為了達到這個目的，他們的作法很簡單便是：購買專案工具軟體(Microsoft Project 以及Project Server)。

我不清楚他們是否明白企業導入專案管理絕不等於購買專案工具軟體，但就『目標前的目標』如果企業已經具備了正確的專案工具軟體，成功導入專案管理的機會的確會增加。

然而，我們再來反覆探討『目標前的目標』與『目標後的目標』，縱使有正確的專案工具軟體，人們

會願意接受並使用嗎？(絕大部份的人只會願意使用Excel或電子郵件)，工具使用的方式是正確的嗎？(98%的Microsoft Project 使用者只把Project 視為Excel 進階繪圖工具軟體，更糟的是使用工具觀念以及根本操作方式都是錯誤的卻渾然不知…

總而言之，如果『目標前的目標』條件都還不具備，卻想要朝目標前往，以專案的角度來看，根本便是一個『無頭專案』，什麼是『無頭專案』，你可以想像把一隻雞的頭砍掉，接著，雞會發生什麼狀況？雞不會立即死亡，但會到處噴血，並污染整個環境，甚至造成許多破壞與損失，經過一段時間的掙扎後最後才會死亡！『無頭專案』就是這個狀況！不僅造成團隊間士氣大受打擊，還會造成專案成本不斷增加，專案會直到發起人受不了或是不再關心默默無聞時終告結束。

這家想要導入專案管理的企業，由於在預算上已經花費了上百萬在購買專案工具軟體上，接著，又花費了一筆費用在安裝建置與設定上，最後，他們發現已經沒有太多的預算用於培訓，因此，他們期望接下來的廠商可以做到『簡單的預算、複雜的成果』並達到他們原先設定的成果，這裡所指的『簡單的預算』便是可以支付非常、非常少的預算…，而『複雜的成果』則是期望可以獲得非常、非常的多，然而，我必需強調無論專案工具再怎麼專業，如果輸入的資料是錯誤的，輸出的資料也絕不可能正確，也就是我們常說的“Garbage in, garbage out”，這個道理看似大家都懂，在運作上卻被時常人們所忽略。